Nouvelle Version : Outils De Qualité Des Données Le Marché Devrait Avoir Un Impact Énorme Sur Les Ventes En 2022-2030 - Info Du Continent
Parmi les autres fonctions utiles, citons la correspondance floue (qui consiste à repérer les cas où les correspondances diffèrent en fonction d'abréviations ou de fautes de frappe) et le nettoyage basé sur des règles programmées par vous-même. Disponible en quatre langues, (allemand, anglais, portugais et espagnol), la version gratuite offre un bon nombre de fonctionnalités, ce qui en fait un bon choix pour les petites entreprises, et lui vaut une place dans cette liste. Outils qualité des données personnelles. 2. TIBCO Clarity Logiciel en tant que service (SaaS) basé sur le cloud, TIBCO Clarity est un bon outil permettant de nettoyer des données brutes et les analyser, le tout en un seul endroit. Riche en fonctionnalités, TIBOCP Clarity est capable d'ingérer des données provenant de dizaines de sources différentes, notamment de fichiers XLS et JSON, de formats de fichiers compressés, ainsi que d'un large éventail de référentiels en ligne et d'entrepôts de données. TIBCO propose en outre des fonctionnalités de mappage de données, d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), de profilage de données, d'échantillonnage et de traitement par lots, de déduplication, etc. S'il se targue d'offrir des fonctionnalités utiles, telles que « l'annulation de transformation », cette fonction n'est hélas pas disponible avec tous les outils (mais elle est très utile si vous n'êtes pas satisfait d'une modification).
Outils Qualité Des Données Personnelles
Pour aller au-delà des intérêts souvent divergents des différentes directions métier, et au-delà du foisonnement des applications métier et des plates-formes et approches de l'administration des données, qui sont monnaie courante dans les entreprises, et pour avoir la main sur les actifs de données organisationnelles, il faut commencer par associer des procédures d'intendance des données à des bonnes pratiques correctement documentées, afin de créer et d'utiliser les données et les technologies appropriées. C'est ainsi que l'on apportera le terreau fertile à une gestion et une gouvernance collaboratives de données, et ce, à des étapes telles que la définition et la mise en application de normes de données en interne, l'harmonisation de la sémantique métier des données d'entreprise, l'incorporation de contrôles de validation aux routines d'intégration, ou encore le développement de jeux de règles de données partagés qui reflètent les besoins des utilisateurs métier à l'échelle de l'organisation.
L'intégration de ces deux canaux émergents est, par ailleurs, très prometteuse, tant dans une optique de fidélisation que d'acquisition. Slideshare: focus sur l'e-mail appending (en anglais)